r语言和sas哪个更适合制造行业的数据分析？
1.r语言比较好用，SAS语言比较晦涩。2.行与行之间的r比SAS更容易计算。比R更成熟，很多分析不用写函数就可以直接用。在处理大数据方面更有优势。可以根据自己的情况选择。
r语言data函数怎么用？
使用分析
r语言是一种高效的数据处理工具。在理解之前，先简单解释一下管道函数的用法。
如何使用管道功能
有三种常用的管道函数:
%in%:表示包含在
%gt%:表示向右通过。
%$%:表示向右传递列，可以直接按列操作。
施用
1.首先，格式化数据。
数据数据%gt%
()
2.根据以下五个变量总结数据。
数据数据%gt%
()%$%
。[,.(valuesum(value，na.rmTRUE))，
由c(
r语言table函数出来后怎么使用？
使用分析
r语言是一种高效的数据处理工具。在理解之前，先简单解释一下管道函数的用法。
如何使用管道功能
有三种常用的管道函数:
%in%:表示包含在
%gt%:表示向右通过。
%$%:表示向右传递列，可以直接按列操作。
施用
1.首先，格式化数据。
数据数据%gt%
()
2.根据以下五个变量总结数据。
数据数据%gt%
()%$%
。[,.(valuesum(value，na.rmTRUE))，
按c(#34周期#34、#34索引#34、#34区域#34、#34id1#34、#34id2#34)]
3.按某个类别列的变量值过滤。
数据数据%$%
。[索引%in%c(#34UV#34、#34DB#34、#34XS#34)，]
4.更改“类别”列中的变量名
数据数据%$%
。[索引名#34DB#34，索引名:#34DB_PV#34]%$%
。[ind:#34GZ_UV#34]%$
。[ind:#34XSLZ_UV#34]
5.取一列中所有值的前6个字母。
数据数据%$%
。[，#34echo3-@。com#34(id1substr(id1，1，6)，
id2substr(id2，1，6))]%$%
。[,.(valuesum(value，na.rmTRUE))，
按c(#34周期#34、#34索引#34、#34区域#34、#34id1#34、#34id2#34)]
6.筛选列
数据数据%$%
。[,.(周期，id1，id2，面积，索引，值)]
7.筛选等级
中尉军衔。P[ID2%in%target，。(ID2，月，省ID，省，索引名称，值adjper)]
8.更改列名
数据数据%gt%
集合名称(c(#34period#34、#34car_id1#34、#34car_id2#34、#34area#34、#34value#34)、c(#34Month#34、#34ID1#34、#34ID2#34、#34Province#34、#34Value#34))
9.按列合并表并筛选一些列。
数据数据%gt%
merge(data2，by.x#34Province#34，by.y#34Province#34，all.xTRUE)%$%
。[,.(月份，省份，ID，索引名称，ID2，值)]
9.1合并后出现重复的列名。
新数据lt-数据%gt%
合并(数据2，
by.xc(#34ID1#34、#34ID2#34、#34Month#34、#34prov_ID#34、#34Province#34、#34Index_name#34)，
by.yc(#34ID2#34、#34ID1#34、#34Month#34、#34prov_ID#34、#34Province#34、#34Index_name#34)，
后缀c(#34_P#34，#34_N#34))
10.定义新列
new_datalt-new_data[，#34:#34(Scor:row_nnumber(-分数)，
按c(#34ID2#34、#34Month#34、#34prov_ID#34、#34Provinc:NULL]